• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권3호
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• pp.275-281
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• 2022

Purpose: The aim of this study was to assess the performance of a deep learning system for permanent tooth germ detection on pediatric panoramic radiographs. Materials and Methods: In total, 4518 anonymized panoramic radiographs of children between 5 and 13 years of age were collected. YOLOv4, a convolutional neural network (CNN)-based object detection model, was used to automatically detect permanent tooth germs. Panoramic images of children processed in LabelImg were trained and tested in the YOLOv4 algorithm. True-positive, false-positive, and false-negative rates were calculated. A confusion matrix was used to evaluate the performance of the model. Results: The YOLOv4 model, which detected permanent tooth germs on pediatric panoramic radiographs, provided an average precision value of 94.16% and an F1 value of 0.90, indicating a high level of significance. The average YOLOv4 inference time was 90 ms. Conclusion: The detection of permanent tooth germs on pediatric panoramic X-rays using a deep learning-based approach may facilitate the early diagnosis of tooth deficiency or supernumerary teeth and help dental practitioners find more accurate treatment options while saving time and effort

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1308-1311
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• 2010

급격히 증가하는 악성코드로 인해 Anti-Virus 연구소들은 대량의 악성코드를 자동으로 분석 및 진단해야 할 필요성을 느끼게 되었다. 이러한 자동 분석은 오진(False Positive)의 증가라는 부작용을 가져왔다. 주요 파일에 대한 오진단은 Anti-Virus 를 통해 최종 보안을 유지하고 있는 대다수의 시스템을 정지시켜, 국가적인 손실을 유발할 수 있다. 따라서, 관련업체들은 오진을 방지하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만, 정상파일을 보유하지 않고 파일정보만으로 오진여부를 판단하는 방법은 근본적으로 오진단을 감소시키는데 한계를 가지고 있다. 따라서, 최근에는 정상파일 셋을 구축하여 Anti-Virus 의 오진여부를 최종적으로 판단하는 연구가 진행되고 있다. 하지만, 수많은 파일 중에서 수집이 필요한 파일에 대한 기준과 수집한 파일이 정상파일 인지를 판단할 기준이 존재하지 않아, Anti-Virus 연구소들은 정상파일 셋 구축에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 고에서는 정상파일에 대한 개념과 정상파일이 악성코드 파일과 비교되는 7 대 특성을 개발하고, 이를 토대로 기존에 제시된 적이 없는 정상파일 취합기준과 판단기준을 제안하였다. Anti-Virus 연구소는 본 기준들을 통해 우수한 오진방지용 정상파일 셋을 구축하여, 악성코드의 증가로 인해 함께 증가하고 있는 오진을 줄이고, 사용자 시스템의 안정성을 도모함으로써, 오진으로 인한 국가적, 경제적 손실을 방지하는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.393-396
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• 2008

센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 False Positive 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터테이블(SFT)설정하는 상향식 필터링을 수행한다. 그리고 선-필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터효과를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 84.44% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 75.99% 증가하였다.

• Safety and Health at Work
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• 제5권3호
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• pp.161-164
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• 2014

Obesity is a significant problem affecting United States (US) firefighters. While body mass index (BMI) is widely used to diagnose obesity, its use for this occupational group has raised concerns about validity. We examined rates and types of misclassification of BMI-based obesity status compared to body fat percentage (BF%) and waist circumference (WC). Male career firefighters (N = 994) from 20 US departments completed all three body composition assessments. Mean BMI, BF%, and WC were $29kg/m^2$, 23%, and 97 cm, respectively. Approximately 33% and 15% of BF%- and WC-defined obese participants were misclassified as non-obese (false negatives) using BMI, while 8% and 9% of non-obese participants defined by BF% and WC standards were identified as obese (false positives) using BMI. When stratified by race/ethnicity, Pacific Islanders showed high rates of false positive misclassification. Precision in obesity classification would be improved by using WC along with BMI to determine firefighters' weight status.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1197-1207
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• 2018

파워셸은 닷넷 프레임워크를 기반에 둔, 커맨드 라인 셸이자 스크립트 언어로, 그 자체가 가진 다양한 기능 외에도 윈도우 운영체제 기본 탑재, 코드 은닉 및 지속의 수월함, 다양한 모의 침투 프레임워크 등 공격 도구로서 여러 이점을 가지고 있다. 이에 따라 파워셸을 이용하는 악성코드가 급증하고 있으나 기존의 악성코드 탐지 기법으로 대응하기에는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 파워셸에서 실행되는 명령들을 관찰할 수 있는 개선된 모니터링 기법과, Convolutional Neural Network(CNN)을 이용해 명령에서 특징을 추출하고 실행 순서에 따라 Recurrent Neural Network(RNN)에 전달하여 악성 여부를 판단하는 딥 러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 악성코드 공유 사이트에서 수집한 파워셸 기반 악성코드 1,916개와 난독화 탐지 연구에서 공개한 정상 스크립트 38,148개를 이용하여 제안한 모델을 5-fold 교차 검증으로 테스트한 결과, 약 97%의 True Positive Rate(TPR)와 1%의 False Positive Rate(FPR)로 모델이 악성코드를 효과적으로 탐지함을 보인다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.26-32
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• 2014

수술 전 림프절 전이 여부를 진단하고 병리학적 소견 및 원발 주위조직 전이 평가법을 이용하여 두경부암 PET-MRI 검사의 임상적 유용성을 평가하였다. 두경부암 환자 100명을 대상으로 $^{18}F-FDG$ (5.18 MBq/kg)를 정맥주사하고 60분 안정을 취한 후, BiographTM mMR 3T를 사용하여 torso(body tim coil, Vibe-Dixon)와 dedication (head/neck tim coil, UTE, Dotarem injection) 검사를 시행하였다. 반복계산법을 적용하여 데이터를 재구성한 후 workstation으로 림프절 전이 여부를 판독하고, 본원 종합의료정보시스템으로 수술 전/후 병리학적 검사 소견을 조사하였다. 환자의 진단 정보를 $2{\times}2$ 판정행렬의 각 항목에 기입하여 진양성, 진음성, 위양성, 위음성으로 구분하고 이렇게 구분된 검사결과를 토대로 예민도, 특이도, 정확도, 위음성률, 위양성률을 산출하였다. 두경부암 환자의 PET-MRI 검사 결과에서 림프절 전이 양성 및 음성 판정을 받은 경우는 각 49건, 51건이었으며 수술 전-후 병리학적 결과를 통해 림프절 전이 양성 및 음성 판정을 받은 경우는 각 46건, 54건으로 나타났다. 이 중 두 검사 모두 림프절 전이 양성 판정을 받은 진양성은 45건, PET-MRI 검사에서는 림프절 전이 양성이지만 병리학적 검사에서 림프절 전이 음성 판정을 받은 위양성은 4건, PET-MRI 검사에서 림프절 전이 음성이지만 병리학적 검사에서 양성 판정을 받은 위음성은 1건, 두 검사 모두 림프절 전이 음성 판정을 받은 진음성은 50건으로 분석되었다. 따라서 두경부암 환자의 PET-MRI 검사의 예민도는 97.8%, 특이도는 92.5%, 정확도는 95%, 위음성률은 2.1%, 위양성률은 7.0%로 나타났다. 따라서 PET-MRI는 두경부암의 진단에 있어 수술 전 병기 결정이나 치료 후 재발 및 원격전이의 발견, 불분명한 원발 경부 림프절 전이 등의 평가에 유용할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.25-37
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• 2000

특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 핵의학기술
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• 제16권2호
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• pp.35-43
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• 2012

CT를 기반으로 감쇠 보정이 시행되는 PET/CT 검사에서는 금속 삽입물에 의한 선속 경화 현상 (Beam Hardening Artifact)으로 인공물이 발생 된다. 이는 인접한 부위의 과대 혹은 과소 평가를 유발하는 감쇠 보정으로 인해 $^{18}F$-FDG의 섭취 변화를 가져오며 영상의 질과 비뇨 생식기 질환의 진단능을 저하시킨다. 따라서 본 연구에서는 PET/CT 영상의 질 향상을 위한 금속 인공물 저감 (Metal Artifact Reduction, MAR) algorithm 재구성방법의 유용성을 평가하고자 한다. 인공 고관절 삽입물에 대한 인공물을 평가하기 위해 SPECT/PET Phantom에 고관절 삽입물을 고정 하여 PET/CT를 진행했다. W/O MAR algorithm 영상과 MAR algorithm 영상에서 CT상에 나타나는 Bright streak, Dark streak, Metal과 Background의 영역에서의 표준화 섭취 계수(Standardized Uptake Value)의 변화를 분석하였다. 또한 본원에 내원한 고관절 전치환술을 시행한 15명의 환자에게서 W/O MAR algorithm과 MAR algorithm, 비 감쇠 보정 영상을 비교 평가하였다. W/O MAR algorithm 영상에서 SUV는 Bright streak 영역에서는 $0.98{\pm}0.48$ g/ml, Dark streak 영역에서는 $0.88{\pm}0.02$ g/ml, Metal 영역에는 $0.24{\pm}0.16$ g/ml, Background 영역은 $0.91{\pm}0.18$ g/ml로 측정되었다. 하지만 MAR algorithm 영상에서는 Bright streak 영역에서는 $0.88{\pm}0.49$ g/ml, Dark streak 영역은 $0.63{\pm}0.21$ g/ml, Metal 영역에서는 $0.06{\pm}0.07$ g/ml, Background는 $0.90{\pm}0.02$ g/ml로 측정되었다. MAR algorithm 적용 시 SUV가 평균적으로 감소 하였으며, W/O MAR algorithm 영상에서는 Bright streak영역에서 Background 보다 높게 측정되어 false positive uptake로 나타났으나 MAR algorithm 영상에서는 Background와 비슷한 농도와 SUV가 나타났고, false positive uptake가 관찰되지 않았다. 따라서 MAR algorithm을 적용하여 인공 고관절 삽입물 주변 조직의 과대 혹은 과소 감쇠 보정으로 인한 섭취의 증가를 줄일 수 있었다. 하지만 Dark streak 영역에서의 SUV 저하를 줄이기 위한 방안은 더욱 많은 연구가 이뤄져야 할 것이다. 고관절 삽입 인공물로 인해 발생하는 Bright streak 영역에서의 false positive uptake를 감소시키고 이와 인접해 있는 비뇨 생식기 질환에 W/O MAR algorithm과 MAR algorithm, 비 감쇠 보정 영상이 동시에 제공된다면 더욱 진단능을 향상 시킬 수 있으리라 생각된다.

• 대한골관절종양학회지
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• 제2권1호
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• pp.1-7
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• 1996

PURPOSE : The purpose of this study is to know the ability of detecting malignant tumor tissue by Tl-201 scan, and to compare with that of Tc-99m-MIBI and Tc-99m-MDP scan. MATERIAL AND METHODS : Between February 1994 and December 1995,38 unselected patients with various bone pathologies were studied prospectively. Eighteen had malignant bone and soft tissue pathologies, while twenty had benign. All patients were studied with Tl-201, Tc-99mMIBI and Tc-99m-MDP scan prior to surgical biopsy. PICKER Prism 2000 gamma camera with high resolution parallel hole collimator was used for scanning. To avoid the interaction of isotope, the early(30min.) and delayed phase(3hrs.) of Tl-20l scan was performed first and Tc-99m-MIBI scan was performed after 30 minutes, and then Tc-99m-MDP scan 48 hours later. The scan images were visually evaluated by a blinded nuclear medicine physician. We could find true positive, true negative, false positive and false negative by the comparison of results with those of biopsy. We calculated positive and negative predictive value(%), sensitivity(%), specificity(%) and diagnostic accuracy(%) of each scan. RESULT : The results of each scan were 85.7, 100, 100, 85, 92.1% in Tl-201, 81, 94.1, 94.4, 80, 86.8% in Tc-99m-MIBI and 50, 66.7, 88.9, 20, 52.6% in Tc-99m-MDP scan. As a conclusion, Tl-201 scan was the most specific and accurate method for detecting malignant tumor tissue. Tc-99m-MIBI scan was also good for malignant tumor searching. CONCLUSION : With our results, we can use Tl-201 scan to differentiate benign from malignant tumor, and to evaluate the response of preoperative chemotherapy or radiotherapy, and to determine the residual tumor or local recurrence. For the better result, we need to have a more detail information about false positive cases and a more objective and quantitative reading technique.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제15권1호
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• pp.143-150
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• 1998

3세대 EIA를 이용한 anti-HCV 검사는 2세대 EIA에 비해 예민도와 특이도가 향상되었으나, 여전히 제조회사간에 서로 상이한 결과를 보이는 경우가 많았다. 저자들은 국산 3세대 anti-HCV 검사 시약인 LG HCD 3.0과 기존 영남대학교 의과대학 부속병원에서 사용하고 있는 Axsym HCV version 3.0, Cobas Core anti-HCV EIA와 비교하였다. Cobas 키트가 분별력과 민감도는 높았으나 상대적으로 위양성률이 높은 경향을 보였다. LG 키트는 희석 검체에서 1례를 제외하고는 1:160까지 양성을 보였으며, 다른 두 종의 anti-HCV 키트와 우수한 일치율을 보였으나, 다른 두 키트에 비해 비교적 분별력이 낮아 양성의 50%에서 S/C가 5이하의 값을 보였다. 위양성을 보인 검체의 S/C는 1에서 4사이이고, 위음성을 보인 1례에서는 0.91로 나타나 S/C가 0.8에서 4사이인 경우 면역블로팅검사로 확인할 필요가 있다고 생각되므로 검체의 양성율과 사용목적을 고려하여 시약을 선정하여야 할 것이다.